混合信息下的多屬性大規(guī)模群體決策方法
發(fā)布時(shí)間:2021-05-20 10:31
針對(duì)多屬性大規(guī)模群體決策問(wèn)題中決策者評(píng)價(jià)信息類(lèi)型不一致的情況,提出一種包含精確數(shù)、區(qū)間數(shù)、語(yǔ)言信息的多屬性大規(guī)模群體決策方法。首先,定義了幾種不同的轉(zhuǎn)換函數(shù),以此將各決策者給出的精確數(shù)、區(qū)間數(shù)、語(yǔ)言信息一致化為虛擬語(yǔ)言術(shù)語(yǔ);然后,給出了大規(guī)模群體決策矩陣的的分組方法,并利用新的三維語(yǔ)言密度算子對(duì)其進(jìn)行集結(jié);最后,在語(yǔ)言?xún)鏗eronian算子的基礎(chǔ)上,對(duì)群體綜合決策矩陣進(jìn)行集結(jié)。通過(guò)算例驗(yàn)證了所提方法的可行性與有效性。算例分析表明,該方法不僅能夠較好地解決混合信息的處理問(wèn)題,以及能夠充分考慮群體共識(shí)度;還能夠體現(xiàn)屬性之間的關(guān)聯(lián)性,以及反映集結(jié)值的整體均衡性,因此可使得決策結(jié)果更為客觀(guān)合理。
【文章來(lái)源】:系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2020,42(11)北大核心EICSCD
【文章頁(yè)數(shù)】:10 頁(yè)
【文章目錄】:
0 引言
1 問(wèn)題描述與假設(shè)條件
2 預(yù)備知識(shí)
2.1 語(yǔ)言評(píng)估標(biāo)度
2.2 轉(zhuǎn)換函數(shù)
3 方法與模型
3.1 三維語(yǔ)言密度算子
3.2 語(yǔ)言?xún)鏗eronian算子
4 算法步驟及流程
4.1 算法步驟
4.2 決策流程
5 算例分析
5.1 算法步驟
5.2 方法比較
6 結(jié)束語(yǔ)
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]混合信息下的動(dòng)態(tài)雙激勵(lì)評(píng)價(jià)機(jī)制設(shè)計(jì)及應(yīng)用[J]. 張發(fā)明,肖文星. 中國(guó)管理科學(xué). 2017(12)
[2]直覺(jué)模糊數(shù)密度集成算子及其應(yīng)用[J]. 林友諒,李武,韓慶蘭. 控制與決策. 2017(06)
[3]專(zhuān)家判斷矩陣集結(jié)的一種最優(yōu)方法[J]. 李磊,李靜,李彤. 系統(tǒng)工程. 2016(09)
[4]Group decision-making method based on entropy and experts cluster analysis[J]. Xuan Zhou,Fengming Zhang,Xiaobin Hui,and Kewu Li Engineering College,Air Force Engineering University,Xi’an 710038,P.R.China. Journal of Systems Engineering and Electronics. 2011(03)
[5]基于二維密度加權(quán)算子的群體評(píng)價(jià)信息集結(jié)方法[J]. 張發(fā)明,郭亞軍,易平濤. 系統(tǒng)管理學(xué)報(bào). 2009(04)
[6]密度加權(quán)平均中間算子及其在多屬性決策中的應(yīng)用[J]. 易平濤,郭亞軍,張丹寧. 控制與決策. 2007(05)
博士論文
[1]不確定多屬性決策方法及其在航運(yùn)企業(yè)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用研究[D]. 包甜甜.大連海事大學(xué) 2017
本文編號(hào):3197605
【文章來(lái)源】:系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2020,42(11)北大核心EICSCD
【文章頁(yè)數(shù)】:10 頁(yè)
【文章目錄】:
0 引言
1 問(wèn)題描述與假設(shè)條件
2 預(yù)備知識(shí)
2.1 語(yǔ)言評(píng)估標(biāo)度
2.2 轉(zhuǎn)換函數(shù)
3 方法與模型
3.1 三維語(yǔ)言密度算子
3.2 語(yǔ)言?xún)鏗eronian算子
4 算法步驟及流程
4.1 算法步驟
4.2 決策流程
5 算例分析
5.1 算法步驟
5.2 方法比較
6 結(jié)束語(yǔ)
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]混合信息下的動(dòng)態(tài)雙激勵(lì)評(píng)價(jià)機(jī)制設(shè)計(jì)及應(yīng)用[J]. 張發(fā)明,肖文星. 中國(guó)管理科學(xué). 2017(12)
[2]直覺(jué)模糊數(shù)密度集成算子及其應(yīng)用[J]. 林友諒,李武,韓慶蘭. 控制與決策. 2017(06)
[3]專(zhuān)家判斷矩陣集結(jié)的一種最優(yōu)方法[J]. 李磊,李靜,李彤. 系統(tǒng)工程. 2016(09)
[4]Group decision-making method based on entropy and experts cluster analysis[J]. Xuan Zhou,Fengming Zhang,Xiaobin Hui,and Kewu Li Engineering College,Air Force Engineering University,Xi’an 710038,P.R.China. Journal of Systems Engineering and Electronics. 2011(03)
[5]基于二維密度加權(quán)算子的群體評(píng)價(jià)信息集結(jié)方法[J]. 張發(fā)明,郭亞軍,易平濤. 系統(tǒng)管理學(xué)報(bào). 2009(04)
[6]密度加權(quán)平均中間算子及其在多屬性決策中的應(yīng)用[J]. 易平濤,郭亞軍,張丹寧. 控制與決策. 2007(05)
博士論文
[1]不確定多屬性決策方法及其在航運(yùn)企業(yè)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用研究[D]. 包甜甜.大連海事大學(xué) 2017
本文編號(hào):3197605
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